تجزیه و تحلیل Sentiment یک تکنیک است که برای تعیین لحن عاطفی پشت یک سری کلمات استفاده می شود.این به طور گسترده در نظارت رسانه های اجتماعی برای درک افکار عمومی و پیگیری شهرت نام تجاری استفاده می شود.این مطالعه بررسی می کند که چگونه تجزیه و تحلیل احساسات در یک سناریوی دنیای واقعی برای بهبود بینش رسانه های اجتماعی اجرا شده است.

زمینه و اهداف

این شرکت با هدف تجزیه و تحلیل پست های رسانه های اجتماعی برای ارزیابی احساسات مشتری در مورد محصولات خود، هدف اصلی شناسایی نظرات مثبت، منفی و خنثی برای اطلاع از استراتژی های بازاریابی و پاسخ های خدمات مشتری بود.

فرآیند پیاده سازی

این فرآیند شامل جمع آوری داده ها از پلتفرم هایی مانند توییتر و فیس بوک بود که ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) برای پیش پردازش متن استفاده می شد، از جمله حذف کلمات توقف و توکن سازی.یک مدل یادگیری ماشینی که در داده های برچسب شده آموزش داده شده بود، برای طبقه بندی احساسات هر پست استفاده می شد.

نتایج و بینش

تجزیه و تحلیل احساسات یک مرور واضح از روند افکار عمومی ارائه داد.این شرکت دوره های افزایش احساسات منفی را شناسایی کرد که با مسائل مربوط به محصول مرتبط بود.این امر به پاسخ های هدفمند و بهبود تعامل مشتری اجازه داد.

Key Takeaways

  • جمع آوری اطلاعات موثر از پلتفرم های رسانه های اجتماعی
  • اهمیت پیش پردازش در وظایف NLP
  • مدل های یادگیری ماشین می توانند احساسات را به درستی طبقه بندی کنند
  • نظارت بر زمان واقعی به پاسخ سریع به مسائل کمک می کند